quant-ph」カテゴリーアーカイブ

Transformer-QEC: Quantum Error Correction Code Decoding with Transferable Transformers

要約 量子コンピューティングには、古典的なシステムでは解決できない問題を解決でき … 続きを読む

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On Neural Quantum Support Vector Machines

要約 \cite{simon2023algorithms} では、ニューラル サ … 続きを読む

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A Unified Framework for Trace-induced Quantum Kernels

要約 量子カーネル手法は、特定の機械学習タスクで実用的な量子の利点を実現するため … 続きを読む

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Enigma: Privacy-Preserving Execution of QAOA on Untrusted Quantum Computers

要約 量子コンピューターは、従来のコンピューターの能力を超えた問題を解決できます … 続きを読む

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Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials

要約 量子多体システムをシミュレートするためのペアリングベースのグラフ ニューラ … 続きを読む

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Training robust and generalizable quantum models

要約 敵対的な堅牢性と一般化は、どちらも信頼性の高い機械学習モデルの重要な特性で … 続きを読む

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Variational Quantum Eigensolver with Constraints (VQEC): Solving Constrained Optimization Problems via VQE

要約 変分量子アプローチは、計算上困難なタスクに対する最適に近い解決策を見つける … 続きを読む

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Machine learning phase transitions: Connections to the Fisher information

要約 データから相転移を検出するための機械学習技術が広く使用され成功しているにも … 続きを読む

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Quantum-Assisted Simulation: A Framework for Designing Machine Learning Models in the Quantum Computing Domain

要約 機械学習 (ML) モデルは、履歴データを使用してトレーニングされ、新しい … 続きを読む

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Quantum Data Encoding: A Comparative Analysis of Classical-to-Quantum Mapping Techniques and Their Impact on Machine Learning Accuracy

要約 この研究では、量子データ埋め込み技術の古典的な機械学習 (ML) アルゴリ … 続きを読む

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